Windows10+python3.5+tensorflow-gpu1.0.0的安装流程
2018-02-04 21:20
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1.简介
本文主要介绍在Windows10-64位,python3.5下,安装TensorFlow-GPU-1.0.0版本的步骤。我遇到的主要的坑主要是TensorFlow-GPU-1.5.0与[b]CUDA8.0版本不一致的问题。[/b]
步骤:
1)下载CUDA8.0,并安装成功,可能需要你更新显卡驱动
2)下载cuDNNv5.1
for CUDA 8.0,将压缩包内相应文件夹下的文件复制到CUDA对应文件夹下
3)下载TensorFlow-GPU-1.0.0,手动下载.whl文件安装
4)配置CUDA的系统环境
path 环境变量,这里比较重要
5)测试运行
2.安装流程
1)1.1下载CUDA8.0版本,网址 https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive,
因为我们直接下载本地.exe可执行文件,直接安装,一直下一步就OK。过程会持续十来分钟,视个人电脑情况而定。安装的地址默认为C:\Program
Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit。<
be6d
span style="text-indent:2em;white-space:pre;font-family:SimSun;">
1.2 验证是否安装成功:代开cmd,输入nvcc
-V出现下面的版本号,应该成功。
1.3 可能出现的错误:NAVIDIA与此Windows版本不兼容
1.4解决办法:桌面上右键此电脑属性->左上角设备管理器->显示适配器->显卡->右键更新驱动程序->选择自动联网查找驱动->完成后重启。
1.5 ps:查看你的电脑适合什么版本的CUDA
1.5.1打开NVIDIA控制面板
1.5.2.查看
2)下载cuDNN
第一步:cuDNN下载名为Download
cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 8.0 版本,网址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
注意这里版本是v5.1 for CUDA8.0,如果这里版本不对,后面运行程序会有‘找不到cudnn64_5.dll’文件的错误。
例如你下载的可能是 'cudnn64_7.dll' 这样的名字,因为你也看到还有Download
cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 8.0也是适合CUDA8.0,这应该是v5.1升到v7.0.5,如果报错,你可以把你下载名字改为需要的样子就OK了。
第二步:接下来你需要把下载的压缩包解压,把对应文件夹里的文件复制 到 上面你安装的CUDA地址
对应的文件夹里面。例如下图
3)下载TensorFlow-GPU-1.0.0,全称tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl版本,注意,现在
TensorFlow-GPU已经出到1.5.0版本,TensorFlow-GPU-1.5.0与CUDA8.0不兼容,我就是被这个麻烦了好久。
而且不可以pip直接安装,因为它默认去找了1.5.0版本的TensorFlow-GPU,这里我们手动下载安装。
下载网址:https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu/1.0.0。然后进入.whl文件的目录,打开cmd,执行pip install tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
即可,可以看到它成功安装。
4)CUDA配置
上面安装CUDA时,在系统环境变量里会自动加上如下图的配置,但为了让TensorFlow-GPU能够调用CUDA下的库,我们还需在path下面加上以下这些路径。
这是你CUDA的安装目录下的 bin,lib/x64,include三个文件夹。因为我们上面已经把cuDNN的文件都复制到CUDA对应文件中了,所以它们也被包含在path路径中了。到这里我们就算大功告成了。
这里是你需要在path下添加的路径,这里特别重要,改成你自己的路径
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
5)测试代码
# coding:utf-8 import tensorflow as tf hello=tf.constant('Hello Tensorflow') sess=tf.Session() print(sess.run(hello))
如果输出 b'Hello Tensorflow',TensorFlow-GPU-1.0.0就算安装成功了。
3.心得体会
1)现在TensorFlow-GPU-1.5.0版本可能需要CUDA9.0版本才能支持2)你还需要去下载适合CUDA9.0的cuDNN版本,
3)同时只要把cuDNN里的文件复制到CUDA中
4)然后把CUDA的bin,lib/x64,include加入到path路径下,应该没有太大问题
当然可能应该还有TensorFlow-GPU更高一点可以与CUDA8.0相匹配,我还没有太多时间去实验。这也是我第
一次写博客,如果能帮助到你,那是我的荣幸,如果有错,还请你费心再搜搜其他大牛的博客。
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